《基於數據驅動的控制理論及在大型複雜系統中的套用》是依託北京交通大學，由侯忠生擔任項目負責人的重點項目。
基本介紹
- 中文名：基於數據驅動的控制理論及在大型複雜系統中的套用
- 項目類別：重點項目
- 項目負責人：侯忠生
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
許多實際運行的大型複雜系統具有豐富海量的線上和離線檢測數據，但沒有也很難建立系統的整體數學模型，如何更好地控制此類系統並對控制效果進行評價以及對系統狀態和行為模式進行預報既是國民經濟發展需求也是控制理論亟待解決的挑戰性問題。本項目的主要目標是：以城市交通複雜系統為背景，初步建立基於數據驅動的控制理論與方法。.主要研究內容包括：（1）基於數據的城市交通系統狀態或模式的預報理論與方法；（2）基於數據驅動的城市交通信號控制理論與方法；（3）基於數據驅動的城市交通系統評價理論與方法；（4）初步的基於數據驅動的複雜系統控制理論和方法。項目的部分研究成果將在北京市或深圳市城市交通實際系統中得到驗證和套用。
結題摘要
本項目結合海量數據套用的發展趨勢，以城市交通複雜系統為背景，初步探索並建立了基於數據驅動的控制理論與方法。 1．在控制理論研究方面，給出了數據驅動控制理論定義、分類方法、分析工具等，初步建立起數據驅動控制的體系框架；給出了離散時間非線性系統的數據驅動無模型自適應控制方案及系統的收斂性分析方法；分析了數據驅動控制方法在存在數據擾動以及數據丟失情況下的魯棒性；建立了數據驅動控制方法之間及與基於模型的控制方法之間的模組化設計方案；針對疊代學習控制中的參數、參考軌跡、初值等出現的非嚴格重複現象、以及終端控制、控制方向未知等前沿問題，提出了新穎的疊代學習控制方案。相應結果出版專著兩部。 2．在交通控制方面，給出了一系列利用交通系統重複性特徵的數據驅動交通系統控制理論和方法，包括城市快速路信號控制、交叉口控制等理論和方法、列車運行控制、精確停車控制；針對城市道路交通系統中的數據融合、交通趨勢評價、交通流量預測等問題，給出了基於數據的研究方法。 3．在交通套用方面，基於車牌照識別數據為深圳市交管局搭建了“格線化布控機動車識別”綜合套用系統，實現了對全市道路交通狀態的監控、預測、管理和預警，經過連續五年的運行為社會治安管理提供了強有力的技術保障。 本項目實施過程中，項目組在數據驅動控制方面發表專著2部，在學術期刊和國內外學術會議上發表(含已錄用)論文153篇，其中發表SCI論文32篇(包括相關領域國際頂級期刊IEEE T-NN、T-AC、T-CST、T-ITS、Information Science、Journal of Process Control等),EI論文34篇，在主流會議(CDC、IFAC、ICCA、CCC等)上發表論文38篇。培養博士生12名。組織名為“International Workshop on Data Based Control, Modeling and Optimization”的國際學術研討會一次，在自動控制領域引起巨大反響。同時通過積極參與相關領域主流國際會議、邀請包括IEEE Fellow在內的多位國外專家訪問等方式，與國外同行進行了深入的學術交流與合作。
